Ciclo de charlas IA ofrecidas por WaveBI
Ciclo de charlas IA ofrecidas por WaveBI Hoy llevamos a cabo un nuevo encuentro en la ciudad de La Plata, junto a clientes, partners y referentes locales, para dialogar sobre el impacto real de la inteligencia artificial en los negocios y los desafíos que implica su adopción dentro de las organizaciones. Durante la jornada conversamos sobre cómo la IA está cambiando la forma de trabajar, liderar y tomar decisiones, impulsando nuevos modelos de gestión más ágiles, automatizados y basados en datos. Analizamos casos concretos de aplicación en distintos sectores, intercambiamos experiencias y debatimos sobre las oportunidades que se abren para las empresas que deciden incorporar estas tecnologías en sus procesos. Agradecemos especialmente la participación de Alejandro Bravo y Carlos Lopasso (Vetifarma), Aleida Muñiz Terra (Clear Concept), Grupo Randazzo, Sebastián Scaffide, Erick Acosta, Aníbal Ignacio Barreto, Martín Iacoi y Ricardo Massini, Director de Producción del Municipio de Ensenada, por compartir su visión y contribuir con sus experiencias al debate. Fue una jornada pensada para conectar, inspirar y construir conocimiento colectivo, fortaleciendo vínculos entre empresas, instituciones y profesionales que están liderando la transformación digital en la región. Desde WaveBI continuamos impulsando espacios de diálogo que promuevan una adopción inteligente y responsable de la IA, ayudando a las organizaciones a descubrir su verdadero potencial y a convertir la tecnología en resultados tangibles.
Gobernanza global de la inteligencia artificial: qué implica para las empresas latinoamericanas el primer diálogo de la ONU
Gobernanza global de la inteligencia artificial: qué implica para las empresas latinoamericanas el primer diálogo de la ONU La ONU inaugura el primer diálogo global sobre gobernanza de IA. Descubre su impacto en regulación, ética y competitividad de empresas latinoamericanas. La ONU activó el primer Diálogo Global de Gobernanza de la Inteligencia Artificial y un Panel Científico Internacional de IA, marcando un hito en la construcción de reglas globales para el desarrollo y uso responsable de esta tecnología. Para las empresas latinoamericanas, estas iniciativas no son un asunto lejano: lo que se decida en este espacio puede anticipar regulaciones de IA, establecer estándares éticos y generar nuevas exigencias de visibilidad en procesos que afectarán directamente la competitividad empresarial en la región. Qué aprobó la ONU sobre gobernanza de la inteligencia artificial En septiembre de 2025, la Asamblea General de Naciones Unidas adoptó la resolución que da vida al Diálogo Global de Gobernanza de la Inteligencia Artificial, un espacio abierto y anual que buscará consensuar principios comunes. En paralelo, se creó un Panel Científico Internacional Independiente de IA, con 40 expertos de distintas disciplinas. Su rol será elaborar informes basados en evidencia para orientar políticas públicas y prácticas empresariales. Aunque de carácter consultivo, estos informes influirán en regulaciones futuras a nivel regional y global. El mandato tiene limitaciones: no cubre aplicaciones militares y sus recomendaciones no son vinculantes. Sin embargo, representa el primer foro multilateral donde la regulación de la IA se discute de manera sistemática. Comparativa internacional: Europa, EE.UU., China y el rezago latinoamericano Mientras la ONU inaugura este espacio de diálogo, las principales potencias ya avanzan con sus propios marcos regulatorios de inteligencia artificial. La Unión Europea marcó el camino con el AI Act, que clasifica los sistemas de IA por niveles de riesgo e impone exigencias estrictas de visibilidad en procesos, auditoría y documentación. Estados Unidos, en cambio, ha optado por un enfoque más descentralizado, combinando guías del NIST con regulaciones sectoriales en ámbitos como salud y defensa. China, por su parte, avanza con un modelo centralizado que prioriza la seguridad nacional y el control de contenidos. En este contexto, el desafío para América Latina es evidente: si no se generan marcos regionales o nacionales propios, la región corre el riesgo de quedar como simple adoptante de reglas externas. Para las empresas latinoamericanas que ya ofrecen servicios de IA en Europa, el cumplimiento con el AI Act será un requisito ineludible —especialmente en sectores de alto riesgo como banca, salud o recursos humanos—, incluso si en sus países de origen aún no existen regulaciones similares. Implicancias de la gobernanza global de IA para las empresas latinoamericanas La creación de foros globales sobre inteligencia artificial no es un ejercicio político abstracto. Para las empresas latinoamericanas, sus efectos pueden sentirse en varios frentes. Uno de ellos es el regulatorio: aunque aún no existan leyes vinculantes, los consensos internacionales se transformarán tarde o temprano en marcos nacionales o regionales. En sectores críticos como finanzas, salud o retail, e incluso en áreas transversales como recursos humanos, la exigencia de auditorías algorítmicas, trazabilidad de decisiones y controles de sesgo será cada vez más evidente. También crecerá la presión ética. La demanda de IA con visibilidad en procesos, justa y respetuosa de los derechos humanos obligará a las compañías a revisar cómo diseñan y aplican sus sistemas. En América Latina, esto plantea un desafío particular: equilibrar la diversidad lingüística y cultural de la región con la necesidad de estándares universales de equidad algorítmica. A ello se suma un escenario de competencia internacional. Si la región no participa activamente en el debate, corre el riesgo de que las grandes potencias impongan sus reglas, limitando la capacidad local de negociación. Para industrias exportadoras como la agroindustria o la energía, esto podría traducirse en la obligación de certificar procesos bajo normativas externas antes de poder acceder a mercados estratégicos. Finalmente, existe una dimensión de oportunidad. Las empresas que adopten gobernanza responsable de IA desde ahora estarán mejor posicionadas para atraer inversiones alineadas con criterios ESG, ganar licitaciones públicas y consolidar la confianza de clientes y socios internacionales. El costo no es menor —requiere talento especializado, auditorías periódicas y monitoreo constante—, pero se perfila como un diferencial competitivo clave en la próxima década. En este terreno, América Latina no parte de cero. Iniciativas como la Declaración de Santiago sobre Ética de la IA en América Latina y el Caribe o los esfuerzos regulatorios en Chile, Brasil y México muestran que ya existen intentos de dotar a la IA de un marco propio. Aunque todavía fragmentarias, estas propuestas podrían ser la base de un modelo ético diferencial que posicione a la región con voz propia en el debate global. Cómo pueden prepararse las empresas latinoamericanas para la gobernanza de la IA Para las compañías de la región, prepararse no significa esperar a que lleguen regulaciones obligatorias, sino dar pasos concretos desde hoy. El primer movimiento debería ser auditar internamente los usos de IA: identificar dónde se aplican algoritmos, qué riesgos éticos o sesgos pueden surgir y cómo se gestionan. A la par, conviene establecer estructuras de gobernanza internas. Algunas organizaciones ya están creando comités donde confluyen áreas legales, técnicas y de negocio para supervisar proyectos de inteligencia artificial, asegurando que las decisiones no queden en manos de un único equipo. Otro paso estratégico es alinearse con estándares internacionales, incluso si son voluntarios. Adoptar principios de visibilidad en procesos, explicabilidad y responsabilidad hoy puede facilitar mañana el acceso a mercados exigentes, como la Unión Europea, y generar confianza en socios internacionales. La participación activa en foros nacionales y regionales de política de IA también es clave. No se trata solo de cumplir con reglas futuras, sino de influir en su diseño y garantizar que respondan a las realidades de la región. Finalmente, nada de esto es sostenible sin el talento adecuado. Las empresas deberán invertir en formar y atraer perfiles especializados en ética, compliance y gobernanza tecnológica, que complementen a los equipos de ciencia de datos y TI. Solo
ANP y ACP: los protocolos que permiten redes funcionales entre agentes de IA
ANP y ACP: los protocolos que permiten redes funcionales entre agentes de IA Los modelos de inteligencia artificial han funcionado, durante años, como unidades aisladas. Cada modelo procesa información, genera resultados, y termina su tarea sin vincularse de forma significativa con otros modelos. Esa lógica está empezando a cambiar. Ahora, hay una nueva dirección técnica: crear redes de agentes autónomos que colaboran entre sí. No se trata de que un modelo funcione bien, sino de que múltiples modelos puedan operar juntos, sin necesidad de una plataforma que los dirija. Para que eso ocurra, se están consolidando nuevos protocolos. Entre ellos, ANP (Agent Network Protocol) y ACP (Advanced Computation Protocol) cumplen roles fundamentales. Ambos permiten que distintos agentes de IA, creados por diferentes actores, diseñados para diferentes fines, puedan funcionar como una red organizada. Y lo hacen sin requerir una estructura central que los controle. Estos protocolos representan una evolución sobre marcos anteriores como A2A (Agent-to-Agent) y MCP (Model Capability Protocol), que introdujeron las bases para la comunicación y exposición de capacidades entre agentes. Mientras A2A definía cómo los agentes intercambian información, y MCP cómo declaran lo que pueden hacer, ANP y ACP se enfocan en los mecanismos que permiten construir redes funcionales y operar de forma distribuida y adaptable. Qué resuelve ANP ANP permite que los agentes puedan reconocerse, identificarse y conectarse entre sí, sin necesidad de pasar por una plataforma externa o una autoridad central. Funciona como una base para construir redes distribidas donde cada agente sabe quién es, qué puede hacer y cómo relacionarse con los demás. Esto evita la necesidad de estructuras cerradas o integraciones a medida. En lugar de crear conexiones uno a uno, cada agente puede operar con una forma de identificación común, válida en cualquier entorno que soporte ANP. Eso simplifica el descubrimiento, reduce las barreras técnicas y permite que los agentes se conecten de forma directa. La primera implementación pública de ANP ya está disponible como proyecto open-source, y su especificación técnica fue publicada en 2025. Aunque aún no es un estándar ampliamente adoptado, ya se están estableciendo los primeros entornos compatibles. Qué resuelve ACP ACP se ocupa de otro problema: cómo se organiza el trabajo computacional entre agentes. No todos los agentes tienen la misma capacidad, ni enfrentan las mismas condiciones de red, hardware o carga. ACP permite que esas diferencias se gestionen. Define cómo se distribuyen las tareas, cómo se ajustan los recursos y cómo se mantiene la coherencia cuando el entorno cambia. Esto significa que, en una red de agentes, cada uno puede contribuir según sus capacidades reales, y no según una lógica fija. ACP habilita una coordinación práctica: cuándo ejecutar una tarea, dónde transferirla, cómo redistribuir la carga si un agente falla, o qué prioridad seguir cuando los recursos son limitados. Actualmente, ACP se encuentra en etapa alpha. Su desarrollo está en marcha desde principios de 2025, con documentación técnica preliminar y pruebas activas dentro de comunidades especializadas. Por qué ANP y ACP funcionan juntos ANP permite que los agentes se conecten entre sí. ACP permite que trabajen juntos de manera eficiente. Sin ANP, no hay red. Sin ACP, no hay coordinación útil dentro de esa red. Por eso ambos protocolos se complementan. No resuelven los mismos problemas, pero sí actúan sobre el mismo nivel: el de la infraestructura que hace posible una inteligencia artificial distribuida y operativa. En conjunto, ANP y ACP hacen posible que distintos agentes, en diferentes entornos, desarrollados por distintos equipos, puedan integrarse en un sistema más amplio. Esa integración no se basa en reglas externas, sino en condiciones que los propios agentes pueden negociar, interpretar y ajustar. La red no depende de un centro, sino de mecanismos que permiten que las relaciones técnicas se mantengan estables aunque cambien los componentes. — Descubra cómo adoptar e implementar IA en su organización — Qué implica esto para el futuro de la IA El uso de ANP y ACP indica un cambio en el tipo de arquitectura que se está empezando a construir. La IA ya no se concibe como un sistema único que responde preguntas o automatiza una tarea, sino como un conjunto de entidades interconectadas que pueden operar de forma independiente pero coordinada. Este modelo permite nuevas formas de escalabilidad, más allá de aumentar la capacidad de un solo modelo. Permite desarrollar redes más resilientes, que no fallan por completo si un agente deja de estar disponible. También permite que distintas áreas de una organización, o incluso distintos actores dentro de una misma industria, colaboren sin necesidad de compartir todos sus sistemas internos. Los protocolos como ANP y ACP no reemplazan lo existente, pero sí ofrecen una base diferente para pensar en sistemas más adaptables, más colaborativos y menos dependientes de plataformas centralizadas. ¿Está su equipo considerando una arquitectura basada en redes de agentes? Si su organización está evaluando cómo estructurar sistemas de IA más adaptables, distribuidos y sostenibles, puede comenzar este análisis conectando con nuestro equipo a través del formulario a continuación.
El rol de la formación en IA y datos en la transformación del trabajo
El rol de la formación en IA y datos en la transformación del trabajo En los últimos dos años, la irrupción de la inteligencia artificial generativa y el avance de las herramientas de análisis de datos transformaron de manera irreversible la dinámica laboral. Procesos que antes requerían semanas hoy se resuelven en horas gracias a la automatización y la integración de datos en tiempo real. Este cambio no es una proyección futura: ya ocurre en las principales compañías que buscan mantenerse competitivas en entornos donde la velocidad y la precisión de la información marcan la diferencia. Para los líderes de equipo y tomadores de decisiones, surge una pregunta central: ¿cuán preparados están sus colaboradores para adaptarse a este escenario? La capacitación en analítica de datos y en el uso de herramientas impulsadas por IA dejó de ser opcional para convertirse en un requisito estratégico que impacta directamente en la eficiencia y la capacidad de innovación de las organizaciones. Del dato a la acción: un nuevo lenguaje empresarial Los datos se consolidaron como el activo que guía las operaciones modernas. Sin embargo, su valor real depende de la capacidad del equipo para interpretarlos y traducirlos en acciones concretas. Aquí es donde la formación en herramientas como Power BI o Tableau adquiere relevancia: permiten a los profesionales crear visualizaciones claras, detectar patrones y responder a preguntas clave sobre el negocio sin depender exclusivamente de áreas técnicas. Paralelamente, la incorporación de soluciones de IA como Microsoft Copilot está redefiniendo la interacción diaria con la tecnología. Automatizar reportes, generar resúmenes de información o sugerir acciones basadas en el contexto se vuelve parte del flujo natural de trabajo. Entender cómo funcionan estas herramientas y, sobre todo, cómo integrarlas en los procesos internos, se convierte en una ventaja competitiva que pocas compañías pueden ignorar. El impacto de la IA en la productividad y la cultura de trabajo La promesa de la inteligencia artificial no se limita a optimizar tareas repetitivas. Su mayor aporte radica en liberar tiempo para el análisis estratégico y la toma de decisiones complejas. En la práctica, esto se traduce en equipos que no solo ejecutan, sino que interpretan y proponen. El aprendizaje en plataformas como Power Automate o Power Apps permite diseñar soluciones internas adaptadas a cada organización, mientras que la formación en Python abre la puerta a personalizaciones avanzadas y desarrollos propios. Este cambio tecnológico, sin embargo, también implica un cambio cultural. Adoptar la IA exige una mentalidad abierta a la experimentación y la mejora continua. Los equipos que comprenden la lógica detrás de estas herramientas enfrentan menos resistencia al cambio y se adaptan con mayor rapidez a las actualizaciones que surgen de manera constante. — Descubra nuestro catálogo de cursos de herramientas analíticas e inteligencia artificial — Prepararse para lo que viene: tendencias que ya están en marcha Los informes más recientes del sector tecnológico indican que las empresas que invierten en formación en analítica e IA reducen significativamente los tiempos de implementación de nuevas herramientas y logran un retorno más rápido sobre sus inversiones digitales. Organizaciones de distintos sectores están priorizando la capacitación no solo en el manejo técnico, sino también en el pensamiento crítico necesario para evaluar el impacto de cada dato y cada automatización. En este contexto, el rol del liderazgo resulta clave. Los gerentes y responsables de equipo son quienes definen la dirección de la adopción tecnológica y quienes deben garantizar que la capacitación no sea aislada, sino parte de una estrategia integral que conecte con los objetivos del negocio. ¿Por qué actuar ahora? El ritmo al que evolucionan las herramientas de IA y analítica hace que postergar la formación implique perder terreno frente a competidores que ya están incorporando estas tecnologías. Preparar a los equipos hoy no solo permite aprovechar las capacidades actuales de soluciones como Microsoft Copilot o Power Platform, sino también sentar las bases para futuras actualizaciones que continuarán cambiando la manera de trabajar. La pregunta no es si estas tecnologías se integrarán en las operaciones diarias, sino qué tan rápido los equipos podrán utilizarlas de manera efectiva. Aquellas organizaciones que inviertan en conocimiento estarán mejor posicionadas para responder a los desafíos que vienen y, sobre todo, para identificar nuevas oportunidades de crecimiento basadas en el uso inteligente de los datos. ¿Por dónde empezar? Para muchas organizaciones, el primer paso no es elegir la herramienta más avanzada, sino definir un plan de formación que permita a los equipos adquirir las competencias necesarias de manera progresiva. En este punto, contar con programas estructurados que combinen analítica de datos e inteligencia artificial facilita la adopción y reduce la curva de aprendizaje. En WaveBI desarrollamos cursos orientados a estas necesidades, que abarcan desde el uso de Microsoft Copilot hasta analítica avanzada con Power BI, Power Platform, Python y otras de nuestras nueve opciones de formación. Estos programas están diseñados para que los equipos no solo aprendan a utilizar las herramientas, sino que comprendan cómo aplicarlas a los procesos reales de la organización. Puede explorar el catálogo completo de nuestros cursos en el siguiente enlace o, si lo prefiere, completar el formulario disponible en esa misma página para que podamos conocer sus necesidades y acompañarle en la planificación de la capacitación.
Arquitecturas agentic y RAG: el nuevo estándar que surge en la recta final de 2025
Arquitecturas agentic y RAG: el nuevo estándar que surge en la recta final de 2025 La inteligencia artificial empresarial ha atravesado en los últimos dos años una evolución acelerada en sus métodos para combinar modelos generativos con datos externos. Lo que comenzó como una solución eficiente —el conocido Retrieval‑Augmented Generation (RAG)— se convirtió en estándar para múltiples sectores, desde atención al cliente hasta gestión documental. Sin embargo, a medida que 2025 llega a su fin, este enfoque empieza a transformarse en arquitecturas más sofisticadas que incorporan agentes autónomos capaces de razonar, planificar y colaborar. Este cambio de paradigma marca el rumbo con el que las organizaciones entrarán a 2026 y redefine cómo diseñan sus pipelines de IA. De flujos estáticos a procesos razonados Durante 2023 y 2024, la mayoría de implementaciones de RAG operaban con un flujo predecible: recuperar información de un índice vectorial y generar una respuesta a partir de ella. Este modelo funcionaba bien para preguntas directas y bases de conocimiento estables, pero en contextos complejos comenzó a evidenciar límites. Consultas ambiguas, información cambiante y necesidad de auditar cada paso impulsaron la búsqueda de un esquema más flexible. Así, en 2025 empezó a ganar terreno el concepto de Agentic RAG, en el que agentes inteligentes participan activamente en el ciclo de recuperación, analizando resultados parciales, reformulando consultas y tomando decisiones antes de entregar la respuesta final. Autonomía en la recuperación de información La introducción de agentes en el pipeline permitió que la recuperación dejara de ser un paso rígido y se convirtiera en un proceso iterativo. En lugar de realizar una única búsqueda, el agente puede dividir la pregunta en varias subconsultas, evaluar la pertinencia de cada fragmento recuperado y combinar las evidencias antes de pasar a la generación de texto. Esta capacidad no solo incrementa la precisión en escenarios complejos, sino que aporta adaptabilidad en entornos donde los datos cambian constantemente. En paralelo, han surgido variantes que incorporan supervisión humana en la fase de recuperación —una forma específica de human‑in‑the‑loop— para casos donde se necesita validar la información sensible antes de que el agente continúe. Esta interacción equilibrada entre automatización y control resulta especialmente valiosa en sectores como salud, banca o compliance, donde cada decisión debe ser trazable. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — MA‑RAG y la colaboración multi‑agente A medida que avanzó el año, se consolidó un enfoque más ambicioso: el MA‑RAG (Multi‑Agent Retrieval‑Augmented Generation). En lugar de un único agente encargado de todo el pipeline, este modelo distribuye funciones en varios agentes especializados que trabajan en conjunto. Un agente interpreta la intención de la consulta, otro diseña la estrategia de búsqueda, un tercero filtra los resultados y un cuarto sintetiza la respuesta final. Este reparto de tareas mejora la capacidad del sistema para resolver consultas multinivel y combinar datos heterogéneos. En entornos empresariales, este diseño modular permite que cada agente se optimice para un tipo de fuente o proceso, aumentando la eficiencia sin requerir entrenamientos costosos ni infraestructuras monolíticas. Adopción en plataformas y ecosistemas corporativos El impacto de estas innovaciones ya se refleja en el mercado tecnológico. Proveedores de bases vectoriales como Pinecone y Weaviate han incorporado funciones que facilitan la interacción con agentes y la orquestación de flujos complejos. Frameworks de desarrollo como LangChain y LlamaIndex evolucionaron para permitir comunicación entre agentes y memoria compartida, lo que reduce fricciones al diseñar pipelines más elaborados. Incluso las grandes plataformas cloud empezaron a integrar estas capacidades en sus servicios: AWS presentó Bedrock AgentCore como entorno para ejecutar agentes autónomos a escala empresarial, y Google avanza en protocolos que habilitan interoperabilidad entre agentes de distintos sistemas. Este panorama no es solo técnico; también impacta en la estrategia empresarial. Muchas compañías que habían invertido en RAG clásico se encuentran evaluando cómo migrar hacia estos enfoques agentic sin interrumpir operaciones críticas. La clave está en introducir componentes modulares que puedan convivir con lo ya implementado, evitando rediseñar la arquitectura desde cero mientras se incorporan capacidades de razonamiento más avanzadas. Interoperabilidad como nuevo eje Un factor clave para el despegue de estas arquitecturas en 2025 fue la aparición de A2A (Agent‑to‑Agent), un protocolo abierto que permite que agentes de distintos entornos se comuniquen y compartan tareas. Lanzado por Google en abril y adoptado por la Linux Foundation en junio, A2A se perfila como estándar para ecosistemas multi‑agente distribuidos. Esta capacidad abre escenarios en los que distintos departamentos o incluso empresas separadas pueden coordinarse mediante agentes sin depender de un sistema centralizado. En 2026, es previsible que esta interoperabilidad se combine con arquitecturas agentic para crear redes de colaboración más amplias, abarcando desde logística hasta investigación aplicada. Proyección hacia 2026 Mientras avanza la segunda mitad de 2025, la evolución de RAG hacia modelos agentic y multi‑agente ya se perfila como un cambio estructural en la manera en que la inteligencia artificial interactúa con datos corporativos. Las organizaciones que adoptan estos enfoques no solo buscan mejorar la precisión de sus respuestas, sino diseñar sistemas que aprendan de manera continua, manejen información en tiempo real y se adapten a contextos en constante cambio. En 2026 veremos un crecimiento de arquitecturas híbridas que combinen recuperación aumentada, razonamiento multi‑paso y capacidades multimodales, integrando texto, imagen e incluso audio en un mismo flujo. Al mismo tiempo, la gobernanza y trazabilidad de estos procesos se volverán prioridades estratégicas, impulsando herramientas para auditar y supervisar cada interacción entre agentes. La transición que empezó en 2025 redefine el papel del RAG en las empresas: de ser un componente auxiliar que alimentaba modelos generativos a convertirse en el núcleo de arquitecturas inteligentes y adaptativas. Las organizaciones que ya están experimentando con estos sistemas entrarán en 2026 con una base más sólida para enfrentar un entorno donde la colaboración entre agentes, la interoperabilidad abierta y el razonamiento distribuido marcarán la diferencia competitiva. Inicie el análisis hacia un modelo de IA adecuado para su organización Si su organización busca dar el primer paso en este análisis o evaluar modelos híbridos que combinen lo más
Arquitecturas de agentes de IA: Single Agent, Multi Agent y Human-in-the-Loop en entornos empresariales
Arquitecturas de agentes de IA: Single Agent, Multi Agent y Human-in-the-Loop en entornos empresariales La inteligencia artificial se ha convertido en un componente estructural dentro de las estrategias tecnológicas de las compañías. Más allá de los modelos que procesan datos o generan predicciones, la verdadera diferencia radica en cómo se organiza su arquitectura. Elegir entre un sistema basado en un solo agente, una red de múltiples agentes o un enfoque que combine la supervisión humana con capacidades autónomas no es únicamente una decisión técnica: define el nivel de adaptabilidad, escalabilidad y control que la organización tendrá sobre sus procesos críticos. Single Agent: la autonomía concentrada en un solo modelo Los sistemas de single agent representan la arquitectura más sencilla y directa. Se trata de un único modelo de IA diseñado para actuar sobre un entorno específico, recibiendo datos, procesándolos y tomando decisiones sin la intervención de otros agentes o humanos durante su ejecución. En la práctica, se utiliza en escenarios donde la tarea es bien definida y los parámetros del entorno son relativamente estables. Un ejemplo claro son los modelos de predicción de demanda en retail, que procesan series temporales históricas para anticipar niveles de inventario. Otro caso se observa en motores de recomendación para plataformas de e-commerce o streaming, donde un único sistema aprende patrones de comportamiento para ofrecer sugerencias personalizadas. El valor de este enfoque radica en su simplicidad: menos puntos de fallo, tiempos de entrenamiento más acotados y facilidad para integrar en infraestructuras existentes. Sin embargo, la misma simplicidad limita su alcance. Cuando el entorno presenta múltiples variables interdependientes o requiere respuestas simultáneas en distintos frentes, un único agente puede resultar insuficiente para abordar la complejidad del problema. Multi Agent: colaboración entre sistemas autónomos Frente a escenarios más complejos surge la arquitectura multiagente, en la que varios modelos actúan de forma autónoma pero coordinada. Cada agente puede estar especializado en una tarea particular —procesar datos de sensores, optimizar rutas, detectar anomalías— y a través de comunicación y negociación entre ellos se alcanza un objetivo común. Este enfoque es habitual en sistemas de logística global, donde diferentes agentes representan nodos de transporte, almacenes o puntos de distribución. Cada uno procesa información en tiempo real y ajusta su comportamiento en función de las decisiones del resto. El resultado es una red más flexible y capaz de responder ante cambios repentinos, como interrupciones en el suministro o variaciones en la demanda. En el ámbito financiero, las simulaciones de mercado que involucran múltiples actores —como traders automatizados que reaccionan a variaciones en el precio de activos— también se benefician de arquitecturas multiagente. Estos sistemas pueden modelar dinámicas complejas y prever comportamientos emergentes imposibles de capturar con un solo modelo. La contracara de su flexibilidad es la complejidad en la implementación. Diseñar protocolos de comunicación, garantizar la consistencia de la información y mantener el rendimiento cuando los agentes escalan en número requiere una infraestructura robusta y una gobernanza de datos bien definida. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — Human-in-the-Loop: cuando la supervisión humana es imprescindible Aunque los sistemas autónomos avanzan con rapidez, existen contextos donde el juicio humano sigue siendo insustituible. La arquitectura human-in-the-loop se centra en integrar la intervención de personas dentro del ciclo de decisión de la IA, ya sea para validar resultados, ajustar predicciones o aportar información que los datos no capturan por completo. Este enfoque es clave en sectores con altos requerimientos regulatorios o en entornos donde los errores tienen consecuencias críticas. En salud, por ejemplo, un modelo puede identificar patrones en imágenes médicas, pero la decisión final recae en el especialista. En finanzas, un algoritmo puede señalar transacciones sospechosas, pero la validación de fraude la realiza un analista humano. Más allá de la seguridad, esta arquitectura permite incorporar conocimiento tácito que los modelos aún no pueden generalizar. La interacción constante entre humanos y máquinas enriquece el aprendizaje del sistema, reduce sesgos y mejora su capacidad para operar en situaciones imprevistas. Cómo las compañías pueden evaluar qué arquitectura se alinea mejor con sus procesos y objetivos La decisión sobre qué arquitectura de inteligencia artificial adoptar requiere un análisis que va más allá de las capacidades técnicas del modelo. El primer paso consiste en evaluar el grado de madurez tecnológica de la organización: una empresa con procesos bien estructurados y datos estandarizados puede operar con arquitecturas más autónomas, mientras que entornos con flujos cambiantes o datos fragmentados se benefician de sistemas que incorporen supervisión o interacción entre múltiples agentes. Otro factor clave es el nivel de riesgo que la compañía está dispuesta a asumir. En sectores donde un error tiene un impacto significativo —como salud o finanzas—, la supervisión humana sigue siendo un componente central. En cambio, en operaciones que pueden tolerar cierto margen de error —como ajustes en campañas de marketing o gestión de inventario—, las arquitecturas de un solo agente resultan viables. La capacidad para integrar y mantener la solución también condiciona la elección. Los sistemas multiagente requieren infraestructuras robustas y equipos capaces de gestionar comunicación y coordinación entre modelos, mientras que las arquitecturas con intervención humana demandan procesos bien definidos para supervisar y auditar resultados. En muchas compañías, la solución final no surge de elegir un único modelo, sino de diseñar una hoja de ruta evolutiva que combine distintas arquitecturas a medida que avanza la estrategia de datos y las necesidades del negocio. Mirando hacia adelante: el futuro de las arquitecturas adaptativas El panorama actual apunta hacia soluciones adaptativas que combinen lo mejor de cada enfoque. Las compañías que hoy implementan arquitecturas de un solo agente ya consideran incorporar componentes multiagente para escalar funciones, mientras que los sistemas que nacen con un enfoque colaborativo buscan integrar supervisión humana para aumentar confianza y reducir riesgos. En este escenario, la clave no será elegir entre autonomía, colaboración o supervisión, sino diseñar arquitecturas que cambien dinámicamente su configuración según el contexto operativo. Esto requerirá no solo avances técnicos en orquestación y comunicación entre modelos, sino también un replanteamiento de cómo las
Arquitecturas mixtas: RPA, agentes y copilotos en un mismo flujo
Arquitecturas mixtas: RPA, agentes y copilotos en un mismo flujo La automatización empresarial ya no gira en torno a una única tecnología. Actualmente, las organizaciones están adoptando enfoques híbridos donde distintas formas de inteligencia artificial y automatización trabajan juntas para cubrir todo el espectro operativo. Esto ha dado lugar a lo que se conoce como arquitecturas mixtas: entornos donde conviven bots de RPA, copilotos integrados en herramientas y agentes autónomos que operan en segundo plano. Cada componente tiene su propio rol. Los bots tradicionales siguen siendo eficaces para tareas estructuradas. Los copilotos aumentan la productividad del usuario individual dentro de aplicaciones. Y los agentes actúan de manera más independiente, tomando decisiones, ejecutando procesos y colaborando con otros sistemas. Diseñar una arquitectura que combine estas capacidades es el desafío —y la oportunidad— actual para quienes lideran áreas de innovación. Tres enfoques, tres niveles de automatización El RPA clásico está orientado a la ejecución de tareas repetitivas con reglas claras. Copia, pega, transfiere información entre sistemas. Opera bien en procesos estables donde no hay ambigüedad ni variación. Por eso, en muchos casos, sigue siendo la base operativa para mover datos, iniciar flujos y conectar aplicaciones. Los copilotos, por su parte, están embebidos en las herramientas que ya usan los empleados. Saben sugerir, corregir, completar, pero siempre bajo supervisión humana. Funcionan en el punto de contacto directo con el usuario y son especialmente útiles en tareas creativas, analíticas o administrativas donde el criterio del usuario sigue siendo central. Los agentes representan un salto distinto. Son entidades autónomas que pueden recibir objetivos, dividirlos en pasos, acceder a sistemas, interactuar con datos y ejecutar acciones de forma continua. No dependen del input humano constante, y su diseño permite delegar procesos completos que antes requerían supervisión. Cómo se combinan en la práctica Imaginemos el proceso de aprobación de gastos en una empresa. Un empleado redacta una solicitud de reembolso. Un copiloto integrado en el sistema de gestión le sugiere completar los campos según políticas internas y detecta si falta algún comprobante. Una vez enviada, un bot de RPA se encarga de registrar la solicitud, generar el expediente y enviarlo al sistema contable. Luego, un agente autónomo puede verificar los datos contra la base de gastos permitidos, realizar cruces con políticas históricas y emitir un dictamen preliminar para aprobación. En este flujo, cada componente cumple una función: el copiloto asiste, el bot ejecuta, el agente analiza. No se superponen: se articulan. Esta es la lógica de las arquitecturas mixtas. Se trata de diseñar flujos donde cada tipo de inteligencia actúe donde tiene mayor valor. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — Beneficios de este enfoque distribuido Una de las ventajas clave es la especialización. En lugar de forzar un único sistema a cubrir todas las funciones, se asigna cada tarea al componente que la puede resolver con mayor eficiencia y adaptabilidad. Esto reduce el mantenimiento, mejora la resiliencia ante cambios y permite escalar por partes. Además, este enfoque permite convivir con sistemas existentes. Las empresas no necesitan reemplazar plataformas centrales ni reescribir flujos desde cero. Pueden insertar copilotos en herramientas ya adoptadas, activar bots donde hay APIs disponibles, y usar agentes para nuevas capacidades analíticas o de decisión. Otro beneficio es la continuidad operacional. Si un componente falla o necesita ajustes, los demás pueden seguir funcionando. Esto hace que los sistemas sean más robustos frente a fallas localizadas o cambios en requisitos regulatorios o de negocio. Casos concretos de aplicación En empresas de servicios financieros, se está aplicando esta lógica en la atención de clientes corporativos. El copiloto ayuda al agente comercial a preparar propuestas, redactar respuestas o interpretar información interna. Un bot de RPA procesa solicitudes en segundo plano, mientras un agente autónomo analiza patrones de uso para sugerir ajustes en los contratos o detectar oportunidades de cross-selling. En el sector salud, arquitecturas mixtas se utilizan para gestionar derivaciones. Un copiloto ayuda al personal clínico a ingresar datos, un bot organiza la información en los sistemas de salud y seguros, y un agente evalúa la disponibilidad de especialistas según criterios médicos, ubicación y políticas de cobertura. En compañías de logística, los copilotos asisten a operadores en el seguimiento de entregas, los bots gestionan actualizaciones de sistemas y los agentes monitorean rutas, detectan desvíos o reorganizan la asignación de recursos ante incidentes. Cómo diseñar flujos mixtos La clave está en partir del proceso y no de la tecnología. Se debe mapear la secuencia completa, identificar qué partes necesitan intervención humana, cuáles pueden automatizarse de forma estructurada y cuáles requieren interpretación, decisión o adaptabilidad. Luego, se asignan roles según las capacidades: copilotos para la interacción directa, bots para la ejecución determinista, agentes para la orquestación autónoma. La integración técnica puede realizarse con plataformas que ya permiten coordinar estos componentes, como LangChain, UiPath o suites internas basadas en microservicios. También es importante establecer puntos de control. Aunque los agentes y bots operen de forma autónoma, deben poder auditarse, rastrear decisiones y ajustarse ante cambios normativos. Esto requiere una arquitectura pensada para escalar sin perder control. Qué tener en cuenta al escalar Las arquitecturas mixtas no son soluciones empaquetadas. Requieren diseño, validación iterativa y colaboración entre equipos técnicos y operativos. Por eso, conviene empezar por procesos acotados, medibles y de alto impacto. A medida que se validan resultados, se pueden extender a otros flujos, reutilizando componentes o integrando nuevas fuentes de datos y herramientas. Lo importante es que el modelo de colaboración entre sistemas no sea rígido. Cada capa debe poder evolucionar sin romper las demás. Finalmente, la formación interna también es parte del diseño. Los usuarios deben entender cómo interactuar con copilotos, qué esperar de un agente y cuándo un bot está actuando. Una arquitectura exitosa no es solo la que automatiza, sino la que mejora la relación entre las personas y los sistemas. ¿Cómo integrar copilotos, bots RPA y agentes autónomos en su organización? Desde WaveBI, ayudamos a equipos de tecnología y negocio a integrar estas soluciones con enfoque práctico y
IA orientada a tareas: diferencia entre copilotos y agentes de IA
IA orientada a tareas: diferencia entre copilotos y agentes de IA La inteligencia artificial ha dejado de ser un recurso exclusivamente reactivo. En el entorno empresarial actual, su valor radica en su capacidad de intervenir activamente en los procesos. Esta evolución ha dado paso a nuevas categorías de herramientas basadas en IA que no solo procesan información o responden preguntas, sino que llevan a cabo tareas concretas en tiempo real. Dentro de este nuevo paradigma, los términos «copilotos» y «agentes IA» se han convertido en referencias recurrentes. Aunque ambos se basan en modelos avanzados y pueden integrarse en entornos digitales, su funcionamiento y aplicaciones son claramente distintos. Comprender esa diferencia no es solo una cuestión técnica. Tiene implicaciones directas sobre cómo se diseñan los procesos, qué herramientas se seleccionan y cómo se distribuyen las responsabilidades entre personas y sistemas. En un contexto donde cada decisión tecnológica impacta directamente en la eficiencia y la escalabilidad operativa, entender qué esperar de cada tipo de IA se vuelve imprescindible. Qué entendemos por copiloto Un copiloto basado en IA no busca reemplazar al usuario, sino asistirlo dentro de su propio entorno de trabajo. Se trata de herramientas embebidas en plataformas ya conocidas —como procesadores de texto, hojas de cálculo o entornos de desarrollo— que actúan como facilitadores. Estos sistemas son capaces de interpretar el contexto en el que opera el usuario, ofrecer sugerencias relevantes, automatizar fragmentos de una tarea o detectar patrones, pero su activación y supervisión siguen dependiendo de la persona. Un ejemplo habitual son los asistentes en suites de productividad. Ante una hoja de cálculo compleja, un copiloto puede sugerir fórmulas o detectar errores. En un editor de texto, puede proponer redacciones alternativas, resumir contenido o ajustar el tono según la intención comunicativa. En todos estos casos, el sistema no actúa de forma autónoma: su uso se limita al marco definido por la interacción humana. Este tipo de IA se ha adoptado rápidamente porque reduce barreras. No obliga a rediseñar los procesos ni a formar al usuario desde cero. En la práctica, lo que hace es extender la capacidad de las personas que ya dominan una herramienta, permitiéndoles trabajar con más agilidad y menor tasa de errores. Qué define a un agente IA A diferencia del copiloto, el agente IA (o agente autónomo) está diseñado para operar con independencia. Recibe una instrucción general y es capaz de subdividirla, organizarla en una secuencia lógica, tomar decisiones intermedias y ejecutar tareas sin depender de un comando humano en cada paso. Su comportamiento no está limitado al entorno visible del usuario: puede interactuar con múltiples sistemas, consultar bases de datos, disparar procesos o comunicarse con otros agentes. Un agente puede, por ejemplo, encargarse de preparar un informe semanal que recopile datos desde distintas fuentes internas, los estructure según un formato predefinido, genere visualizaciones y distribuya el resultado final a distintos destinatarios. Todo esto ocurre sin que un usuario tenga que intervenir manualmente en cada fase. Además, muchos agentes autónomos están diseñados para aprender de su propio desempeño. Incorporan mecanismos de memoria que les permiten recordar decisiones anteriores, evaluar sus efectos y ajustar comportamientos futuros. Esta capacidad de adaptación les permite enfrentar tareas que cambian con el tiempo, como flujos de aprobación con reglas dinámicas o procesos de atención a clientes que requieren criterio contextual. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — Una diferencia que afecta la arquitectura operativa En entornos organizacionales, la elección entre un copiloto y un agente no responde solo a una cuestión tecnológica. Tiene impacto directo en cómo se estructuran los procesos y en qué medida se distribuyen las decisiones entre personas y sistemas. Los copilotos siguen una lógica de intervención localizada: enriquecen la experiencia del usuario en una interfaz determinada. Son extensiones que mejoran la interacción sin alterar el modelo de responsabilidad. Los agentes, por su parte, asumen funciones enteras. No operan dentro de una interfaz visible, sino como entidades independientes que interactúan con el ecosistema digital. Esto obliga a pensar en nuevas arquitecturas: deben establecerse límites claros, validar cada etapa de sus acciones y asegurar que los accesos que tienen estén debidamente controlados. El diseño, entonces, deja de centrarse en la experiencia del usuario para enfocarse en cómo se orquesta el conjunto. Mientras los copilotos mejoran tareas individuales, los agentes requieren definir reglas, protocolos de supervisión, trazabilidad y criterios de intervención automática. Aplicaciones típicas según el tipo de IA Elegir entre copiloto y agente no es una cuestión binaria, sino estratégica. Depende de qué tarea se quiere automatizar, qué nivel de control se necesita conservar y cuál es el impacto esperado. Los copilotos encajan bien en actividades donde la intervención humana es necesaria pero se busca eficiencia: elaboración de contenidos, asistencia técnica en entornos de programación, revisión documental, análisis exploratorio en hojas de cálculo o soporte interno en herramientas de diseño. Los agentes muestran su utilidad en procesos que pueden estructurarse de forma más completa y delegarse: gestión de flujos de onboarding, ejecución de campañas automatizadas, conciliaciones contables entre sistemas, monitoreo de cumplimiento normativo o coordinación de respuestas ante eventos críticos. El punto de partida no siempre tiene que ser uno u otro. Muchas organizaciones exploran primero los copilotos para familiarizarse con la dinámica de colaboración hombre-máquina. A medida que identifican tareas repetitivas o de alto volumen, incorporan agentes para externalizar la ejecución completa. Esta progresión permite madurar el uso de IA sin poner en riesgo la operación ni saturar los equipos de desarrollo. Un enfoque funcional, no solo técnico A menudo, la discusión sobre IA se enmarca en términos tecnológicos. Pero en este caso, la diferencia real entre copilotos y agentes no está en el modelo subyacente, sino en el diseño funcional. No se trata de qué tan avanzado es el modelo, sino de qué grado de autonomía se le otorga en la práctica. Para un decisor, esto implica evaluar no solo las capacidades de la IA, sino también los escenarios de uso. ¿Qué tareas requieren intervención humana? ¿Cuáles pueden dejarse en
Agentes de IA en la empresa: cómo empezar a integrarlos en procesos de negocio
Agentes de IA en la empresa: cómo empezar a integrarlos en procesos de negocio La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa, marcada por la aparición de agentes capaces de operar de forma autónoma y colaborar entre sí. Este cambio no se trata solo de mejoras en los modelos, sino de una transformación en la manera en que las entidades inteligentes interactúan con su entorno y entre ellas. En este nuevo ecosistema, la capacidad de acción dentro de entornos empresariales cobra una nueva dimensión. Integrar agentes en los flujos corporativos no implica reemplazar procesos enteros de inmediato, sino insertar capacidades autónomas en puntos específicos donde la automatización tradicional ha mostrado limitaciones. Primeros pasos: detectar procesos repetitivos pero contextuales Los agentes no son simplemente bots que siguen reglas fijas. Su utilidad se amplifica en escenarios donde la tarea requiere interpretación, flexibilidad o interacción con múltiples fuentes. Por eso, uno de los criterios más efectivos para comenzar es identificar flujos que sean estructurados, pero no completamente automatizables con herramientas RPA o macros. Por ejemplo, tareas como responder solicitudes internas de informes, clasificar correos con base en contenido y destinatarios, o generar versiones de documentos con base en plantillas y datos de sistemas internos, son buenos candidatos. Estos procesos tienen lógica clara, pero varían lo suficiente como para que un sistema basado en reglas quede limitado. Casos aplicados de integración de agentes Uno de los ejemplos más accesibles para empezar es la generación de reportes mensuales, una tarea común en muchas áreas de la organización. En lugar de que un analista recopile datos manualmente desde múltiples fuentes —como sistemas ERP, CRMs y hojas de cálculo— un agente puede automatizar esa secuencia: consulta las bases, consolida la información, aplica reglas predefinidas y redacta un borrador del informe. El resultado es un documento que solo requiere revisión, lo que libera tiempo y reduce errores en tareas repetitivas. Pero las posibilidades van mucho más allá. En equipos de atención al cliente o soporte técnico, por ejemplo, agentes pueden actuar como asistentes híbridos, atendiendo llamadas telefónicas mediante transcripción automática, analizando la intención del usuario en tiempo real y generando respuestas adaptadas. Si el caso es complejo, pueden derivar la llamada con un resumen generado automáticamente al área adecuada, ahorrando tiempo y mejorando la precisión del soporte. En canales digitales, los agentes funcionan como chatbots avanzados que no solo responden preguntas frecuentes, sino que consultan sistemas internos para resolver trámites, modificar información o guiar al usuario en procesos complejos. A diferencia de los bots tradicionales, no están limitados a flujos fijos: pueden adaptarse al contexto, aprender patrones de conversación y operar en varios canales simultáneamente. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — También se están utilizando en funciones internas como la gestión de proyectos. Un agente puede monitorear el avance de tareas en herramientas como Jira o Asana, enviar recordatorios contextuales, detectar bloqueos y sugerir reasignaciones. Incluso pueden participar en reuniones virtuales como observadores, resumir discusiones y actualizar automáticamente el estado de los proyectos según lo conversado. En finanzas, además del cierre mensual, los agentes se aplican a la revisión automática de facturas, detección de discrepancias entre órdenes de compra y pagos, o generación de simulaciones presupuestarias con base en variaciones recientes del mercado o de datos internos. Cómo priorizar qué procesos automatizar con agentes La clave para integrar agentes de forma efectiva es elegir procesos que combinen volumen, impacto y variabilidad. Es decir, tareas que ocurren con frecuencia, afectan áreas clave del negocio y requieren cierta capacidad de adaptación. Automatizar un flujo demasiado rígido o irrelevante genera poco retorno; enfocar agentes en procesos donde actualmente se desperdician recursos humanos en operaciones repetitivas pero no triviales es una estrategia más efectiva. Además, conviene priorizar aquellos casos donde ya existen integraciones tecnológicas previas: sistemas con APIs accesibles, flujos digitalizados o documentación clara. Esto permite a los equipos de innovación implementar agentes sin depender de cambios estructurales o intervenciones en la infraestructura core. Integración técnica sin reemplazos drásticos A nivel técnico, integrar agentes en flujos corporativos no implica sustituir aplicaciones ni rediseñar sistemas. Muchas implementaciones se apoyan en APIs existentes, plataformas de mensajería interna (como Slack o Teams), y acceso controlado a bases de datos. El agente puede estar alojado en una nube segura, ejecutarse bajo demanda o de forma continua, y utilizar modelos propios o de terceros para interpretar instrucciones, generar texto o transformar datos. La clave está en encapsular su función dentro de tareas bien acotadas, con entradas y salidas definidas, y utilizar protocolos como A2A o MCP si se quiere escalar hacia arquitecturas más distribuidas. Cambios organizacionales mínimos, impacto tangible Una ventaja importante de estos agentes es que su adopción puede comenzar por áreas específicas sin necesidad de grandes reformas organizacionales. Equipos de innovación pueden desarrollar prototipos funcionales en pocas semanas, validar impacto en tareas reales y luego escalar gradualmente. Esta aproximación incremental reduce el riesgo, permite iterar sobre la experiencia real de los usuarios internos y acelera el tiempo de retorno. Más importante aún, permite a las organizaciones aprender cómo operar con IA autónoma antes de comprometerse con transformaciones más profundas. ¿Está su organización lista para incorporar agentes IA? Si estás evaluando cómo llevar la IA a tu empresa, este es el momento ideal para comenzar. No se trata solo de implementar tecnología, sino de crear agentes que comprendan tu negocio y generen resultados de gran impacto.
WaveBI asistió al Social Media Day Buenos Aires: IA, cultura digital y marketing en transformación
WaveBI asistió al Social Media Day Buenos Aires: IA, cultura digital y marketing en transformación El 26 de junio, la Usina del Arte fue nuevamente el punto de encuentro del ecosistema digital argentino con una nueva edición del Social Media Day Buenos Aires. A lo largo de la jornada, se abordaron con claridad temas que ya no son promesas a futuro, sino condiciones actuales del trabajo en marketing, contenido y plataformas sociales. El evento contó con la participación de referentes de empresas como Google, Mercado Libre, Clarín, Naranja X, Billboard, Arcos Dorados y otras compañías de alcance regional, lo que aportó una dimensión concreta a los debates y permitió observar cómo se están aplicando estas transformaciones en distintos sectores. La inteligencia artificial está reformulando las dinámicas de múltiples industrias, y el marketing no es la excepción. En ese marco, el equipo de especialistas en marketing de WaveBI asistió al encuentro para seguir de cerca las transformaciones que están redefiniendo cómo se planifican, producen y distribuyen los contenidos en el entorno digital. El evento también ofreció una lectura sobre cómo las marcas están entendiendo su lugar dentro del universo cultural. En “Marketing musical y entretenimiento” y “Hits que hablan: música como lenguaje de marca”, se reflexionó sobre el rol de la música como vehículo de sentido, y cómo puede ser incorporada a las estrategias sin forzar el tono ni romper con el entorno nativo de las plataformas. Una de las sesiones dedicadas al análisis de data emocional fue “Influencers, emojis y sentimiento”, donde se mostró cómo leer el pulso de las audiencias digitales a través de señales que muchas veces pasan desapercibidas. El foco ya no está solo en medir volumen, sino en interpretar matices. En ese sentido, este tipo de análisis permite enriquecer tanto la segmentación como la narrativa, sumando una capa de lectura que complementa los indicadores tradicionales. Por otro lado, en el panel “Comunicación + IA” se abordó cómo las herramientas de inteligencia artificial están siendo integradas en la generación de mensajes, contenido y campañas. Se debatió sobre la tensión entre la eficiencia que brinda la automatización y la necesidad de mantener la identidad y tono propios frente a las audiencias. La última parte del evento incluyó presentaciones centradas en “Video Social”, donde se presentaron casos de contenidos diseñados específicamente para generar conversación en TikTok, Shorts e Instagram. No se trató solo de viralidad, sino de cómo diseñar piezas que habiliten la participación activa de los públicos. La edición 2025 del Social Media Day Buenos Aires funcionó como termómetro del momento actual: tecnologías en expansión, audiencias cada vez más sensibles a los matices y marcas que ya no compiten por atención, sino por relevancia. Para quienes piensan y ejecutan estrategias, fue una jornada que brindó insumos concretos para actualizar las líneas de acción en un contexto en transformación constante. La IA en el enfoque de WaveBI La inteligencia artificial no solo ocupó un lugar central en las discusiones del evento, sino que también es parte del enfoque de trabajo de WaveBI. Se integra de forma transversal en nuestros servicios, como herramienta para abordar desafíos de automatización y análisis en entornos digitales complejos. Descubra cómo aplicamos inteligencia artificial y agentes IA en proyectos concretos y cómo puede incorporarse de manera práctica en sus procesos de negocio haciendo click aquí o rellenenado el siguiente formulario.